取引所の反女巫検閲の裏側：アルゴリズム設計、申立てメカニズムとデータサイエンスの対決

【比推】Lighter取引所の反女巫検査メカニズムは最近多くの議論を呼んでいます。創設者兼CEOのVladimir Novakovskiは、最近のコミュニティインタビューでこのシステムの背後にあるロジックを明かしました。

検査ルールについて、彼は重要なポイントを挙げました：申立てのチャンネルを設けていることです。ユーザーがアルゴリズムに「冤罪」だと感じた場合、Discordで申立てフォームを提出できますが、実際の申立て数は予想よりもはるかに少なく、これはシステムの精度が良いことを示しています。ただし、彼はまた、具体的なアルゴリズムの詳細は公開しないと強調しました——この決定は非常に現実的です。結局のところ、どのプロジェクトも自分たちのリスク管理ロジックが他者に透かされて後に「対症療法」をされるのは望まないからです。

システム構築には相当な技術的作業量が伴います。クラスタリング分析や行動パターン認識といったデータサイエンスの一般的な操作も取り入れられています。面白いのは、普段流動性やマーケットメイカーとの連携を担当しているクォンティタティブチームも巻き込まれ、数週間にわたり開発に参加したことです。さらに、類似の経験を持つ他のプロトコルや個人レベルの女巫ハンターとも交流し、知見を得ています。

最終的な成果については自信を持っていますが、同時に正直に言えば——もし誤判定があった場合は、ユーザーが正式なルートを通じて申立てることを歓迎します。この姿勢は評価に値します。